【深度学习】ResNet神经网络

介绍 ResNet神经网络叫做残差神经网络（指的是在传统卷积神经网络中加入残差学习（residual learning）的思想，解决了深层网络中梯度弥散和精度下降（训练集）的问题，使网络能够越来越深，既保证了精度，又控制了速度），于2015年提出。 网络结构 残差学习一共包括两个分支，分别为identity mapping和residual mapping。 传统的卷积层或全连接层在信息传递时，或

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